Improve hashing management for large file parts
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 22/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- python
- 领域
- performance
调研方向
The issue asks for hashing of large file parts to move off the main sync thread, possibly into a multiprocessing pool behind a new parameter. The payload names no files or tests, so start by locating the sync path where hashing and uploads are scheduled and how the existing executor is passed in. Done would mean a design agreed in the thread first, then a parameter that parallelizes hashing with a test showing the upload threads are not starved. Expect to ask maintainers about the design before writing code.
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Currently during sync the main thread does all the hashing aggresively, which can put it hundreds or thousands of parts ahead of the uploading threads.
I suggest we introduce a new parameter (to emerge executor?) which will create a multiprocessing pool which will farm out those hashing requests to separate processes, so that it can be parallelized over many cores for a generally faster operation. This also partially addreses the pycurl problem where performance may increase to a point where we'll want to avoid hashing in the main thread.
- 主要语言
- Python
- 星标
- 214
- 派生
- 68
- 平均合并
- 51 分钟
- 30 天内合并 PR
- 6
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 没有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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